药店场景下问卷回收防作弊与数据质量管理调研问卷

您好！感谢您参与本次关于药店问卷回收防作弊与数据质量管理的调研。本问卷旨在了解医药零售行业在问卷回收环节的实际痛点、作弊防控手段及数据质量优化经验，所有信息仅用于研究分析，填写约需5分钟，请您根据实际情况作答。

Q1:您所在的药店开展问卷回收工作的主要频率是？

每月1次及以下

每月2-4次

每周1-2次

每周3次及以上

Q2:您认为当前药店问卷回收过程中最突出的问题是什么？

受访者随意作答导致数据失真

存在专业刷量、批量代填的作弊行为

样本不符合调研目标人群要求

问卷填写完成率低

Q3:您所在药店在问卷回收环节曾遇到过哪些作弊现象？

同一IP/设备短时间内多次提交

答题时长过短（低于正常阅读作答时间）

所有题目选择同一选项（直线作答）

前后逻辑矛盾的无效作答

通过红包诱导的非目标人群刷填

Q4:请您对当前所在药店问卷回收的数据整体质量进行评分（1分代表质量极差，5分代表质量极高）

分数

标签

Q5:您所在药店是否建立了专门的问卷回收防作弊机制？

已建立完善的机制并严格执行

有部分防控手段但不成体系

暂无相关机制，仅靠人工筛查

完全没有相关防控措施

Q6:您所在药店目前采用了哪些问卷回收防作弊技术手段？

设置答题最短时长限制

IP/设备指纹识别与重复提交拦截

逻辑校验题（陷阱题）设置

人脸/手机号实名认证

人工抽审核验可疑样本

Q7:您认为设置逻辑校验题（如“本题请选择‘非常满意’选项”）对提升问卷回收数据质量的效果如何？

效果非常好，能过滤绝大多数无效作答

有一定效果，但仍有漏网的作弊样本

效果一般，容易被作弊者识别规避

效果很差，还会影响正常受访者的填写体验

Q8:请您评价IP/设备识别拦截手段在问卷回收作弊防控中的实际作用（1分代表完全没用，5分代表作用极大）

分数

标签

Q9:在问卷回收后的样本清洗环节，您通常会剔除哪些类型的无效数据？

答题时长低于阈值的样本

答案高度雷同/重复的样本

关键信息前后矛盾的样本

不符合目标人群画像的样本

存在明显乱填特征（如连续相同选项）的样本

Q10:您所在药店问卷回收后的无效样本占比通常在什么范围？

5%以下

5%-15%

15%-30%

30%以上

Q11:您向同行推荐现有问卷回收防作弊与数据质量管理方案的可能性有多大？（0分代表完全不推荐，10分代表非常推荐）

选项1

Q12:您认为药店场景下问卷回收最核心的质量标准是什么？

样本真实匹配目标人群（如到店顾客、慢病患者）

作答内容真实反映受访者实际想法

样本量达到调研设计要求

数据可直接用于经营决策分析

Q13:以下哪些因素会影响药店问卷回收的数据质量？

问卷题目设计过长、过于复杂

激励机制设置不合理（如红包过高吸引刷量）

问卷投放渠道不精准

缺乏有效的过程防作弊手段

后期数据清洗规则不清晰

Q14:您是否有过因问卷回收数据质量差导致调研结论失真、影响经营决策的经历？

多次遇到，造成了明显的决策偏差

偶尔遇到，影响较小

从未遇到，数据质量一直可靠

不确定，未做过相关复盘

Q15:请您对当前药店行业问卷回收整体的防作弊能力成熟度进行评分（1分代表极不成熟，5分代表非常成熟）

分数

标签

Q16:您认为提升药店问卷回收数据质量最有效的措施有哪些？

优化问卷设计，控制题量与题目难度

精准选择投放渠道，定向触达目标人群

搭建“技术防控+人工核验”的双层防作弊体系

合理设置激励规则，避免诱导刷量

建立标准化的事后数据清洗与校验流程

Q17:您所在药店未来是否计划加大在问卷回收防作弊与数据质量管理方面的资源投入？

是，计划在1年内升级相关系统与流程

有考虑，但暂无明确的时间与预算规划

否，当前方案已满足需求

不确定，需要根据实际业务情况决定

Q18:您更倾向于采用哪种方式开展药店的问卷回收工作？

使用第三方专业调研平台的防作弊功能

自建调研系统与数据质量管控体系

委托第三方调研机构全流程执行

线上线下结合，由门店店员现场引导并核验

Q19:对于药店场景下的问卷回收防作弊与数据质量管理，您还有哪些实操经验或改进建议？

填空1

药店场景下问卷回收防作弊与数据质量管理调研问卷

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